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Gemma 3 1B を動かすPCスペック（必要VRAM・メモリ・速度の目安）

Google ・ 公開 2025-03 ・ 1Bパラメータ ・ データ更新 2026-10-02

Gemma 3の1B。文章専用の小型で、GPUなしのメモリ8GBでも動く

1.3GB4bitで動かすのに要るメモリ（会話8,192トークン分込み）
VRAM 4GB実用になるいちばん安いGPU: GeForce RTX 3050 Laptop
8GB実用になるいちばん小さいMac: M2（8GB）
32,768最大コンテキスト（学習時）

編集部の見立て

Gemma 3の中で一番小さい、文章用の版です。4B以上が画像も読めて文脈128Kなのに対し、1Bは文章だけで文脈は32K。学習量も配布元によれば、4Bの4兆トークンに対して2兆トークンです。その代わり4bitなら8kの文脈を含めても1.3GBと軽く、GPUのないDDR4のメモリ8GB機でも推定27.8tok/s、M2（8GB）で推定105.5tok/s。

Gemma 3 4B（3.2GB）すら重い古いノートや、アプリに組み込む小さな部品を探している人向けです。

量子化別の必要メモリ

ファイルサイズは Hugging Face（unsloth/gemma-3-1b-it-GGUF） に置かれている実際のファイルサイズです。KVキャッシュ（会話の作業メモリ）は8,192トークン・fp16として、モデルの構造（26層・うち22層は直近の範囲だけを見る層）から計算しています。必要メモリの合計には計算用のバッファも含めています。

量子化ファイルKVキャッシュ（8k）必要合計GPUならMacなら
2bit（IQ2_M）
品質劣化大。最後の手段		0.5GB0.0GB1.1GBVRAM 4GB〜8GB〜
4bit（IQ4_XS）
Q4_K_Mより一回り小さい		0.7GB0.0GB1.2GBVRAM 4GB〜8GB〜
3bit（Q3_K_M）
メモリ優先		0.7GB0.0GB1.2GBVRAM 4GB〜8GB〜
4bit（Q4_K_M）
標準。迷ったらこれ		0.8GB0.0GB1.3GBVRAM 4GB〜8GB〜
5bit（Q5_K_M）
品質重視		0.8GB0.0GB1.4GBVRAM 4GB〜8GB〜
6bit（Q6_K）
ほぼ無劣化		0.9GB0.0GB1.5GBVRAM 4GB〜8GB〜
8bit（Q8_0）
無劣化に近い		1.0GB0.0GB1.6GBVRAM 4GB〜8GB〜
16bit（BF16）
元精度		1.9GB0.0GB2.5GBVRAM 4GB〜8GB〜

モデルの構造と、必要メモリの増え方

Gemma 3 1BはGoogleが2025年3月に公開した1Bのモデルです。GGUFのヘッダには26層と書かれており、全パラメータを毎回読み出すdense型なので、生成速度はファイルサイズとメモリ帯域幅でほぼ決まります。注意機構は混合型で、全域注意が4層、残り22層は窓512トークンのスライディングウィンドウです。

コンテキストに比例して増えるのは全域注意の4層ぶん（1トークンあたり約4.0KB）だけで、スライディングウィンドウの22層は窓512トークンぶん（約0.0GB）で頭打ちになります。実際の値は、8,192トークンで0.0GB、学習時の上限32,768トークンまで伸ばすと0.1GBです。

ライセンス表記: gemma（層数と窓の大きさはGGUFヘッダから取得）

このモデルを実際に使うなら

全26層のうち全域注意は4層だけで、残る22層は512トークンの窓です。KVは全域の層ぶんで1トークン4KBしかなく、32Kまで伸ばしても0.1GB余り。メモリの心配はほぼ要りません。ただ、1回に出せる文章は8,192トークンまでとカードにあります。用途を絞って鍛え直す素材としても扱われていて、GGUFの配布元は1B向けにGRPOで追加学習する無料のColabノートを案内しています。

ライセンスはGemmaの利用規約。長い資料を丸ごと渡したいなら、文脈が131,072トークンまであるLlama 3.2 1B（1.5GB）と比べて選びましょう。

このモデルの系統

GGUFヘッダに書かれたアーキテクチャはgemma3で、当サイト収録の204モデル中5本が同じ系統です。Gemma3系。全域注意とスライディングウィンドウを混ぜ、長文でのメモリ増加を抑えています。

配布元はunsloth/gemma-3-1b-it-GGUF、元になったモデルはgoogle/gemma-3-1b-itです。

同じGoogleのモデルでは、サイズの近いものにGemma 3 270M（0.27B）、Gemma 3 4B（3.88B）、Gemma 3n E2B（4.46B）があります。

コンテキスト長を伸ばすと必要メモリはどう増えるか

長い文書を渡す、会話を続ける、コードベース全体を読ませる。こうした使い方ではコンテキスト長を伸ばしますが、その分KVキャッシュがメモリを食います。4bit（Q4_K_M）（0.8GB）を前提に、コンテキスト長ごとの必要メモリを計算しました。このモデルは26層のうち22層がスライディングウィンドウ注意（窓512トークン）なので、長くしてもKVが伸びにくい構造です。

コンテキストKVキャッシュ必要合計必要なGPU必要なMac
4,0960.0GB1.3GBVRAM 4GB〜8GB〜
8,192既定0.0GB1.3GBVRAM 4GB〜8GB〜
16,3840.1GB1.3GBVRAM 4GB〜8GB〜
32,7680.1GB1.4GBVRAM 4GB〜8GB〜

同じサイズ帯の他のモデル

モデル開発元4bitで必要一言
LFM2.5 1.2B JPLiquid AI1.3GB日本語向けに調整された1.2B。GPUなしのメモリ8GBのノートでも軽く動く
Sarashina2.2 0.5BSB Intuitions1.5GBSarashina2.2の最小。組み込みや常時稼働の軽い処理向け
Qwen3.5 0.8BAlibaba1.1GBQwen3.5の最小。4bitのファイルは1GBに満たない
Llama 3.2 1BMeta1.5GBLlamaの最小。GPUなしのメモリ8GBのPCでも軽い
EXAONE 4.0 1.2BLG AI Research1.7GBEXAONE 4.0の最小1.2B。GPUなしのメモリ8GBのPCでも動く
Qwen3 0.6BAlibaba1.8GBQwen3の最小。組み込みや下書きの前処理向け

4bit（Q4_K_M）が動く機種と推定速度

4bit（Q4_K_M）なら142機種で20 tok/s以上、0機種で8〜20 tok/s（テキスト生成の推定・計算方法）。

快適 20 tok/s以上（142機種）

実用 8〜20 tok/s（0機種）

  • なし

遅い 動くが遅い（0機種）

  • なし

メモリに一部を逃がせば動く（0機種・CPUオフロード、PCのメモリ32GB想定）

  • なし
動かない機種（0）を見る

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    よくある質問

    Gemma 3 1Bを動かすのに必要なVRAMは？

    4bit量子化（4bit（Q4_K_M））でファイル0.8GB、8,192トークンのKVキャッシュを含めて約1.3GBが必要です。GPU単体ならGeForce RTX 3050 Laptop（VRAM 4GB）から実用速度で動きます。

    Gemma 3 1BはMacで動く？

    動きます。ユニファイドメモリ8GB以上のApple Silicon（例: Apple M2（8GB））なら、4bit量子化で実用的な速さが出ます。

    このクラスの選び方: ローカルLLM（8Bクラス）に必要なPC / MacかWindowsか

    手持ちのPCで判定する